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安康市漢陰縣、紹興市上虞區(qū)、南平市政和縣、常州市天寧區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、綿陽市平武縣
晉城市高平市、畢節(jié)市納雍縣、長治市屯留區(qū)、廣州市從化區(qū)、漳州市龍文區(qū)
金華市武義縣、遼源市東遼縣、汕頭市潮陽區(qū)、臨汾市大寧縣、雙鴨山市尖山區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣
佛山市高明區(qū)、紅河瀘西縣、樂山市沙灣區(qū)、洛陽市宜陽縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣
三亞市海棠區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、衡陽市珠暉區(qū)、長治市沁縣、聊城市高唐縣、廣西梧州市長洲區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、寧波市象山縣
上海市崇明區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、鄭州市鞏義市、上饒市婺源縣、甘南合作市、江門市恩平市、鞍山市臺安縣、鞍山市岫巖滿族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗
白銀市白銀區(qū)、酒泉市敦煌市、麗水市慶元縣、通化市集安市、滁州市瑯琊區(qū)、重慶市城口縣、懷化市溆浦縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、瀘州市納溪區(qū)
中山市石岐街道、長沙市望城區(qū)、九江市共青城市、邵陽市綏寧縣、貴陽市云巖區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、廈門市集美區(qū)
深圳市鹽田區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、陽泉市盂縣、寧波市江北區(qū)、大同市云州區(qū)
成都市雙流區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、玉樹囊謙縣、青島市城陽區(qū)、駐馬店市新蔡縣、金華市婺城區(qū)、黑河市遜克縣、哈爾濱市道里區(qū)
咸陽市三原縣、襄陽市谷城縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、溫州市瑞安市、樂山市市中區(qū)、漢中市城固縣、杭州市下城區(qū)、菏澤市鄆城縣
郴州市汝城縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、保山市隆陽區(qū)、西安市長安區(qū)、雞西市雞東縣、廣西柳州市鹿寨縣
怒江傈僳族自治州瀘水市、廣西賀州市鐘山縣、襄陽市樊城區(qū)、梅州市蕉嶺縣、湛江市廉江市、宿遷市泗洪縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、忻州市偏關(guān)縣
菏澤市曹縣、重慶市石柱土家族自治縣、邵陽市北塔區(qū)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、漯河市臨潁縣、十堰市丹江口市、大連市沙河口區(qū)、黑河市嫩江市、延安市洛川縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
玉溪市易門縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、湛江市赤坎區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、佳木斯市樺南縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、南陽市宛城區(qū)
十堰市鄖西縣、海南同德縣、揭陽市揭東區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、雞西市麻山區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)
本溪市本溪滿族自治縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、周口市西華縣、白城市洮北區(qū)、淮南市壽縣、安慶市懷寧縣
哈爾濱市香坊區(qū)、哈爾濱市賓縣、中山市大涌鎮(zhèn)、玉溪市峨山彝族自治縣、畢節(jié)市黔西市、南京市建鄴區(qū)、湛江市吳川市、沈陽市沈北新區(qū)、淮北市濉溪縣、麗江市古城區(qū)
黃岡市黃梅縣、安慶市岳西縣、蘇州市姑蘇區(qū)、株洲市醴陵市、咸陽市興平市、岳陽市湘陰縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、貴陽市白云區(qū)
大連市旅順口區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、寧波市奉化區(qū)、陽泉市礦區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、漢中市南鄭區(qū)、麗水市松陽縣、長沙市瀏陽市、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、宜昌市西陵區(qū)
北京市通州區(qū)、漢中市略陽縣、十堰市茅箭區(qū)、黔西南普安縣、漳州市漳浦縣、巴中市平昌縣、大同市云州區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、孝感市安陸市
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漢中市南鄭區(qū)、漢中市留壩縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、黃岡市紅安縣、伊春市大箐山縣
呂梁市石樓縣、泰州市靖江市、宜春市奉新縣、葫蘆島市龍港區(qū)、杭州市下城區(qū)
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廣西來賓市金秀瑤族自治縣、駐馬店市西平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、重慶市云陽縣、宿州市泗縣、榆林市神木市、紅河蒙自市、樂山市五通橋區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
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龍巖市長汀縣、黔東南劍河縣、臨汾市洪洞縣、麗江市玉龍納西族自治縣、南平市浦城縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗
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晉城市沁水縣、南昌市安義縣、青島市市北區(qū)、漯河市舞陽縣、北京市大興區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、撫州市臨川區(qū)
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上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評估大型語言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開創(chuàng)性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評估集進(jìn)行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評估工具日益增長的迫切需求。
Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)測試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識、金融行業(yè)理解、金融安全認(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)性測試。
??? ?海量高質(zhì)量試題： 超過16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。
??? ?聚焦前沿： 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評估的廣度與深度，實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察：
推動中國金融AI邁向新高度
大型語言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融行業(yè)，其安全與復(fù)雜任務(wù)處理能力仍是未知數(shù)。Fin-Eval 6.0的推出，為解決這一挑戰(zhàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
該基準(zhǔn)不僅為金融AI的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標(biāo)桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板，從而引導(dǎo)科研方向，促進(jìn)模型在關(guān)鍵金融能力上的突破。
更重要的是，F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開發(fā)者之間的良性競爭與合作，共同提升大模型在金融領(lǐng)域的整體水平，最終推動更安全、可靠、公平的AI技術(shù)在金融領(lǐng)域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學(xué)院院長劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評測體系具有雙重價(jià)值：一方面為金融監(jiān)管部門制定技術(shù)治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型開發(fā)指明方向。他指出，此類研究具有顯著的前瞻性和跨學(xué)科價(jià)值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級金融學(xué)院聯(lián)聘教授張立文指出，隨著人工智能技術(shù)日益深入地融入金融服務(wù)的核心流程，F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標(biāo)志著金融AI評估領(lǐng)域邁出了關(guān)鍵一步。它旨在為構(gòu)建更加安全、高效且可靠的金融AI系統(tǒng)提供重要的洞察和發(fā)展方向指導(dǎo)。一方面，新增的“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評測”的引入，則填補(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，具有重要意義。另一方面，F(xiàn)in-Eval 6.0對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評測等維度。在安全層面，將會建設(shè)更加體系化的評測框架，抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面，依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊(duì)將持續(xù)構(gòu)建具有行業(yè)代表性和復(fù)雜度的金融基準(zhǔn)測試集，動態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識邊界。同時(shí)，在“智能體元年”的背景下，有關(guān)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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